摘要

本文的目的是評估塞內加爾河三角洲不同淺層含水層的潛在補給區，這些地區麵臨灌溉農業和物理和環境限製(半幹旱氣候、大壩、水文水庫管理等)的主要發展挑戰。基於遙感技術和GIS多準則分析的研究表明，通過綜合GIS中的岩性、坡度、土地覆蓋/土地利用、排水網絡、灌溉網絡和地下水深度等不同因素，可以生成潛在補給圖。這些控製塞內加爾河三角洲地下水聚集的參數根據5個潛力等級進行評價，即極好的潛力、良好、中等、低和極低潛力。由此產生的地圖顯示了補給潛力評價的極大效率，顯示了良好和非常好的潛力(分別占麵積的22%和4%)，在河流衝積平原和灌溉農田附近特別明顯。中、低級別分別占41%和32%，主要分布在補給區(河流和農田)遠處的沙丘組和衝積平原中。極低的電位占1%，主要位於衝積平原的粘土小管中。根據地下水位波動估計的補給速率和根據地下水中氚(3H)活動確定的年齡證實了由此產生的地圖可以定性和直觀地表示它們的電荷。結果表明，估算的充值等級區域也與潛在充值圖對應;充值高的區域也是充值潛力高的區域。結果表明，這種製圖方法在確定潛在補給區域方麵非常有用和有價值，這可能是地下水資源管理及其可持續開發的一個重要因素，並確定該地區未來鑽井項目的有利地點。

關鍵字

潛在充電;映射;遙感;GIS;淺含水層;河三角洲,塞內加爾

簡介

塞內加爾河三角洲在很長一段時間內都麵臨著太多的物理限製，原因是在20年(1970- 1990年)期間，海水侵入河流和內陸，以及長期的幹旱。盡管如此，該地區由於其豐富的生態係統和高水力和農業潛力，一直處於塞內加爾農業挑戰的中心位置。這證明了當局通過大量的形態-土壤學研究和勘探任務[1- 9]、農藝試驗和開發項目[10,11]以及地質和水文地質任務[12-22]來探索和促進不依賴於極端氣候事件的高效灌溉農業的特別興趣。今天，隨著各種連續的任務和項目，三角洲有更多的機會和重要資產來消除農業發展的限製(灌溉、園藝和溫室作物)，與大壩的安裝和灌溉計劃的擴大有關。與全國其他地區相比，珠江三角洲對農用工業和農民以及尋求更優越生活條件的人們具有巨大的吸引力。在這一地區，高鹽度、可得性和動員地下水資源以獲得正確的淡水供應的問題一直是居民麵臨的主要挑戰。由於其海洋起源[8,9,14,24-27]和補給可能性低[28-34]等問題，淺層含水層的產量很大，而且通常非常低鹹。本文的目的是在薩赫勒氣候、灌溉農業發展和大壩建設的背景下評估淺層含水層的地下水潛力補給，這些都是塞內加爾河三角洲水係(SRDH)觀察到的變化的真正發動機。該研究基於遙感和GIS技術的結合，以確定和繪製SRDH潛在的地下水補給。GIS已經成為處理空間數據和在包括地質和環境領域在內的多個領域進行決策的強大工具。 It is, in particular, a useful technique for analyzing and quantifying such multivariate aspects of groundwater occurrence. Remote sensing is one of the main sources of information about surface features related to ground water. Such information can be easily inputted to GIS environment for integration with others types of data followed by analysis [35]. Satellite images are increasingly used in ground water exploration because of their utility in identifying various ground features, which may serve as either director indirect indicators of the presence of ground water [36,37]. Integration of the two technologies has proven to be an efficient tool in earth sciences (geology, mine, geomorphology, hydrogeology, civil engineering, geography,etc.) and in management and monitoring of natural resources [38]. It has become one of the leading tools in the field of hydrogeological science, which helps in assessing, monitoring and conserving groundwater resources [39,40]. Actually, with space technology advances and high-performance computers advent techniques for potential groundwater resources assessing have evolved. It has become important in prospect hydrogeology studies [41-47]; in mapping groundwater potentials zones and in delineation of groundwater reservoir [39,48-52] but also in studies of aspects and issues related to groundwater [53-55]. In addition, many researchers apply these techniques, increasingly using the GIS platform and its possibilities for multi-criteria analysis, in order to evaluate potential zones of aquifers and to model groundwater resources potentials [56-66]. The assessment process includes the collection of remote sensing data from appropriate sensors and the selection of factors that control the occurrence and movement of groundwater. Thus, many factors have been integrated in GIS and remote sensing techniques such as climate conditions, geology, structural condition, lithology, geomorphology including topography, soil types, land use/land cover, drainage network, vegetation, irrigated field, surface and groundwater flow conditions [35,40,49,51,52,67,68].

這些不同的數據是利用地理信息係統(GIS)軟件工具以專題地圖的形式編製的。然後使用“空間分析”工具整合這些專題地圖，並根據其地下水積累貢獻進行適當的加權處理。然後使用帶有數學運算符和布爾雅運算符的“空間分析師”工具根據手頭問題的目標開發模型。

除了可以操縱和分析個別層的空間數據。利用GIS對各主題層之間的相互關係進行分析和建模，並對地下水潛力區進行評價。而野外研究或常規水文地質調查方法有助於進一步驗證結果。本文利用GIS的多準則分析方法，對塞內加爾河三角洲淺層充注潛力進行了評價。利用補給比對模型結果進行了有效驗證，並計算了地下水漲落水平，模型結果在地下水管理中具有很大的應用潛力。此外，利用氚元素估算地下水年齡，可以快速、經濟有效地圈定地下水補給潛力區。

物理和地質環境

SRDH是一個地理單位，是塞內加爾河大水文盆地下遊部分的一部分。西部主要受大西洋的限製和影響，北部受特拉爾薩(毛裏塔尼亞)大沙漠地區的限製和影響，東部和南部受費洛(Ferlo)大幹旱地區的限製和影響(圖1)。氣候特征為薩赫勒氣候。降水的年周期是單峰的，其特征是長旱季(8個月)和一個雨季(4個月)。平均降雨量在200到400毫米/年之間。蒸發需求，變化在每天6到7毫米之間^－1[69]，會導致水平衡不足(每天8-30毫米)^－1)．該地帶在地貌上主要由:

• 一個衝積平原(低地)，由塞內加爾河主導的非常密集的水文網絡喂養，它的大量支流反過來喂養位於泛濫平原上的天然小管，小溪和池塘。土壤具有或多或少的鹽態和水態，粉質粘土質地;在粘土沉降盆地中觀察到水成垂直土。它們是塊狀結構，有機質含量極低，非常適合灌溉水稻栽培。它們是水利農業發展的支撐，占可灌溉土地潛力的65%以上。
• 海拔變化(4-40米)的沙丘形成由棕色土-棕色等腐殖質土壤組成，形成幹旱的生態係統(圖1)。

圖1:SRDH的土地利用地圖和采樣點位置(來自LANDSAT.2013圖像)。

這些沙丘是經過長時間的海洋退退(-100米)後沉積的，那裏的幹旱氣候和大陸信風的作用有利於形成麵向NNESSW的“紅沙丘”。由風成沙組成的沉積物可以追溯到奧戈力紀[70])，特別是在最後一個冰期(25000- 18000 BP年)。它們的厚度在8到9米之間變化，並不整合地放置在各種基質上(圖2)。這些沉積物的特點是具有保水能力、輕盈的質地和良好的透氣性，這解釋了它們一般的種植。它們可以支持除水稻以外的所有類型的作物(園藝、用於園藝的溫室作物等)。一般來說，風成沙含有淡水含水層，當它與鹽礦相接觸時可能是鹹的，這歸因於三角洲被海洋覆蓋時期(沙丘間)印赤人的見證。

圖2:SRDH地質圖(PASMI,2009)。
*提單:沿海地帶;*M:帶花瓶和泥灘的三角洲地層;F2:近期河流瀉湖;* L:湖的形成;D / L:沙丘/湖灰岩;* m / e4b:中新世/ Ypresian地層;* D / m / e4b:沙丘/中新世/ Eocene-Ypresian低;* D / e5-6:中間/ LutetianDune /始新世;*D/e5c:上始新世沙丘;* D / e4b:沙丘/ Eocene-Ypresian低; *e4b: Lower Eocene-Ypresian.

在奧戈麗安紀大退期之後，特別是在全新世期間，三角洲經曆了一係列海侵，形成了連續的海洋沉積，觀察到的不變水平為+1 ~ +12 m NGI(國家地理研究所)。因此，努瓦克肖特時期(6800 - 4200 BP年)的海侵事件，特別是弗蘭德時期(約5500 BP年)的海侵事件，決定了現今三角洲及其衝積平原的形態沉積方麵。衝積平原沉積物具有多種性質，通常是碎屑和無序的，這是由於該區的河流和海平麵以及氣候條件的多重變化[71]。它通常被後nouakchottian時期的粘土或粘土粉質層所覆蓋，其特征是滲透指數很低或保持能力很好[72,73]和一定的水化程度[7]。衝積平原包圍了一個較淺的含水層，包含在Nouakchottian(上室)的保留層在垂直和空間上相對均勻，通常屬於細粒砂和粉砂類，厚度從4到16 m。有時是封閉的(西南西南部分)或半封閉的(東-東北部分)含水層儲層在海洋或瀉湖環境中有沉積物，因此在形成過程中捕獲了許多鹽;(6、14、22)。地下水有時非常鹹，通常在-2.00 m NGI水平，這使其對環境和水文氣候條件非常敏感，但對當前灌溉農業發展主導的社會經濟背景尤其敏感。

所用數據和方法

水文地質

進行了兩項運動來測量壓測水平原位並從衝積平原和沙丘地層中提取水樣進行同位素分析，形成34個點的網絡。對於壓量變化監測，在完整和常規數據係列的基礎上選擇了24個點。這些點的選擇，特別是在衝積平原，也是由它們的位置與灌溉方案、水力軸本身和收集的地下水位(淺含水層的上層)有關。所使用的壓電波動數據分別采集於2012年7月至2013年11 - 12月的旱季和旱季，以估算平均充水量。兩個含水層單元的補給由下式計算:

\ [R = Sy。\壓裂{{dh}} {{dt}} \]

式中Sy=比儲存係數，h=壓測變化水平，t=時間。在該地區，我們分別考慮20%和10%作為沙丘和衝積平原[22]的Sy或孔隙度的平均值代表值。2013年11月12月采樣的地下水氚活動由阿維尼翁大學水文地質實驗室進行分析。水分子的放射性同位素(^3.H，氚)發出的輻射強度隨著時間的推移而減小，可以使用非常靈敏的方法和專門的計數儀器(質譜儀)來測量[74]。氚含量的測定首先通過蒸餾初始溶液以減少無機鹽，然後通過電解富集，然後切換到液體閃爍計數[75]。它以氚單位(UT)表示，分析不確定度為0.7 UT。為了確定補給的貢獻和來源，實現了地下水年齡的計算。地下水定年方法是基於氚活動的測量(A_t)在每個水文地質統一中，A_t隻取決於它的衰減常數(λ)和時間(t): A(t)=A₀社會事務部^歐美

t = - 17.93。\ln \left({\frac{{{{A^t}}}{{{A^0}}}} \right)\]

A是的活度^3.H在t時刻;一個₀是初始活度(通常是雨水的氚含量和λ衰變常數:

\[\λ= \壓裂{{In2}} {{{t_{5}識別}}}\]

其中t_1／2=12.26年，代表半衰期。在一個簡單的方法中，充值可以估計為:

\[R = \sum {ni。你好/ T} \]

其中T為平均停留時間(源自指數模型);ni為孔隙度，Hi為含水層厚度，考慮地表與飽和帶之間的垂直距離。

製圖學

LANDSAT8場景是在2013年3月獲得的，並用於土地利用繪圖目的。覆蓋塞內加爾河三角洲的衛星圖像數據是通過下載獲得的

來自美國地質勘探局網站(http://ita.cr.usgs.gov/earth_explorer)。下載完成後，對LANDSAT8 (30m分辨率)的不同圖像場景進行幾何校正，使其符合地理現實，在測地係統WGS84中，進一步投影到28 North zone UTM係統。這些幾何校正是在ArcMap9.3軟件中進行的，以便在分類和繪製土地利用地圖之前獲得地理參考圖像。這一過程包括從圖像中提取信息，以便為分析和納入地理信息係統的目的將其組織起來。還使用了ASTER圖像(30m分辨率)。這些海拔圖像是在NGA(國家地理空間情報局)和NASA(國家航空航天局)站點上作為一係列分割圖像接收的。然後通過馬賽克拚接，然後使用ArcMap軟件9.3 (WGS84大地測量和UTM係統中的投影)進行處理。該軟件包含地形優化模塊和投影圖像中包含的特征的交互式映射。空間分析工具的水文模塊中的ASTER圖像處理允許生成地形、土地地貌和恢複斜坡，這些都在“Slopesub-menu”中計算，並提取排水網絡。將“流量方向”和“流量積累”菜單分別導入提取地表水文特征的關鍵工具之一“空間分析”工具中，分兩步完成網絡排水提取。 The tool, which considers the relief as an input parameter, generates an output raster that shows flow directions in each cell of the raster and evaluates the flows accumulation as form cumulative weights off lows at each pixel of the output raster. In fact, it is the output data from the ASTER images processing (drainage network and slope), which are combined in the model with other parameters that also affect potential groundwater accumulation. Such as soils types, land use (extraction of irrigated areas from LANDSAT image processing) and hydrogeological parameters of the aquifer, particularly groundwater depths [76]. Sukhija, et al. [77], to evaluate recharge potential in the alluvial land dune aquifers of the Senegal River Delta.

模型數據

遙感和地理信息係統技術的綜合方法已成為一種可靠的工具，用於產生有價值的數據，用於補充概念模型或確定一個地點的補充來源。因此，將現場物理和動態特征相關數據與經典水文地質調查進行係統集成，為評價SRDH淺層補給潛力帶提供了非常有效和寶貴的依據。模型中最具決定性的數據是:

土壤類型:土壤類型是建立地下水聚集的一個重要因素。環境在很大程度上決定了土壤變化的類型和模式(圖3)。因此，與其他類型的土壤相比，鹵化衝積平原土壤具有壓實性和高粘土含量的特征。這些鹵態土壤可能具有很差的滲透潛力，因此也就不具備建立地下水儲備的能力。粘土含量較低的水成岩可能具有較低的滲透潛力。另一方麵，在沙丘形成和發育不良的土壤中觀察到最有趣的潛力。這些沙質土壤可能具有滲入地下水的良好潛力。粉砂-粘土-砂質泥灘可能具有相當中等的潛力。

圖3:SRDH土壤類型分布。

斜率的土地:地下水更新一般與坡度成反比。占三角洲大部分的衝積平原相對平坦，同時經常以低海拔和坡度在0-10%之間的小起伏為標誌。這種配置類型使其更適合入滲而不是徑流，因此，如果我們考慮到這些在沙丘間觀察到的低坡度值(0-10%)，則更有利於地下水更新。我們可以觀察到相反的效果，特別是在高得多的沙丘。這部分的斜率變化特別大。它們的坡度可以達到20 - 40%，有時甚至90%(圖4)。在沙丘和衝積平原之間的過渡地帶，我們也觀察到這些數量級，在那裏我們觀察到一些沙丘-丘陵(沙丘群)遺跡，其坡度值大部分在10-20%之間。

圖4:SRDH中的坡度圖(提取到ASTER圖像)。

地下水深度:地下水更新也與含水層深度成反比，在衝積平原含水層深度一般較低(<6 m)，而在Ogoli組和Une組含水層深度相對較高，可達20 m(圖5)。這是建立與高蒸發量相關的地下水儲量的重要參數，高蒸發量影響到地下水位的滲透或滲透速率。

圖5:SRDH中的坡度圖(提取到ASTER圖像)。

網絡排水:水文網絡也是地下水儲量的一個重要組成部分，它與環境的地貌和地理因素密切相關。到河流的距離與回灌量成反比。在研究區域，平坦的地形條件和衝積平原上相當密集的網絡有助於形成有利的補給區域，特別是在相鄰區域或邊界水力軸(圖6)。在這些區域，補給的橫向延伸往往受到邊界表麵沉積物粘土質地的限製。

圖6:距離最近的河流(緩衝區)在SRDH。

網絡灌溉:是塞內加爾河三角洲地下水儲量的一個重要參數。但與土壤類型、灌溉方式和頻率、含水層特征密切相關。此外，對於衝積平原，平坦的地形條件和低坡度的土地，有利於入滲而不是徑流，加劇了地下水潛力的積累，特別是在靠近灌區的區域(圖7)。

圖7:離SRDH最近的灌區(緩衝區)的距離。

所有這些輸入數據都已生成、重新分類和加權。它們的分類工具為計算轉換提供了有效的手段。根據從1到9的評價尺度，為輸入柵格中的每個類值分配一個新值。這些新值是根據原始輸入光柵的值計算出來的。每個輸入柵格根據其重要性或在建立地下水儲備方麵的影響百分比進行加權。因此，權重是一個相對百分比，權重影響百分比的總和必須等於100。修改評價尺度或影響百分比可能會改變加權疊加分析的結果[78]。因此，為了確定各參數影響的權重和百分比，我們首先使用R3.2.1軟件進行統計分析。該分析考慮了模型的輸入參數以及由壓測波動計算出的回灌率(表1)。因此，選擇回灌率作為因變量，其他參數(坡度、土地、土壤類型、到最近河流的距離、到最近灌區的距離和含水層深度)作為解釋變量。本統計檢驗結果顯示，定量變量的概率閾值較低(>0.05)，檢驗值變化非常大(表2)。

筆名	充電/水壓 波動	地下水深度	距離最近的灌區	距離最近的河流	土壤類型	坡
Dagana	45	4.19	150	800	滬元	10
Ndiareme冶金部	82.5	3.08	One hundred.	One hundred.	滬元	20.
Mbilor	19.5	4.35	158	951	RB	53.85
Keur Mbaye	64.5	8.83	372	1300	已經	12
Ndombo	118.5	4.04	50	One hundred.	滬元	40.72
蒂亞戈	24	5.28	250	One hundred.	滬元	30.53
Temeye薩拉姆	48	3.38	170	400	滬元	92.35
自由/開源軟件的村莊	52	4.31	250	400	滬元	14.56
Nguent	7．5	2.6	5556	5960	滬元	0
Tiadem	12	1．6	10000	11375	滬元	13.93
Gueumbeul	57	2.38	150	One hundred.	弗吉尼亞州	12.16
GA119	54	3.24	947	400	已經	47.20
GA001	60	3.68	1230	1780	RB	13.34
GA004	87	3.2	264	800	滬元	2
Gantour	62.5	8.95	1518	1585	RB	48.60
Ricott	37.5	2.7	423	2066	RB	10.29
Obogg	26.8	20.92	6792	8996	RB	0
Keur Demba直徑	70	11.15	739	989	RB	97.49
JDieri	19.4	13.43	5255	5360	RB	17.26
Diamar	29.3	9.5	5240	5490	RB	0
Takhmbeut	47.5	4	604	1084	滬元	0
Ndalakhar	60	6.07	271	400	RB	35.35
Mbakhana冶金部	90	4.３	647	800	弗吉尼亞州	15.81
艾爾khouss 2	37.5	10.22	357	600	已經	17.26

表1:模型輸入參數的統計。
* Soils_RB =紅棕色土壤,* Soils_VA =泥灘;* Soils_Hy:水成土

	估計	標準錯誤	測試值	公關(> | t |)
(攔截)	6.961 e + 01	1.687 e + 01	4.126	0.000897
地下水深度	-8.757 e + 02	9.371 e + 02	-0.934	0.364879
距離最近的河流	-3.642 e 03	1.078 e-02	-0.338	0.740118
坡	7.023 e-02	2.280 e-01	0.308	0.762261
距離最近的灌區	-2.349 e 03	1.156 e-02	-0.203	0.84166
Soil_RedB	-6.807 e + 00	1.492 e + 01	-0.456	0.654647
Soil_Mud	1.608 e + 01	2.033 e + 01	0.791	0.441334
Soil_HY	-1.049 e + 01	1.811 e + 01	-0.579	0.571164

表2:模型線性回歸結果。
* Soils_RB =紅褐色的土壤;* Soils_VA =泥灘;* Soils_Hy:水成土

這些測試值確定了在建立地下水儲量中每個參數的重要性。按重要性排序，對補給影響最大的參數為:地下水深度、土壤類型、到最近河流的距離、坡地和到最近灌區的距離;檢驗值分別為0.934 -0.636 -0.338.0.308和0.203。因此，“測試”值提供了歸屬於每個參數的影響百分比或權重。

例如，考慮地下水位深度是地下水補給中最重要的參數，權重9屬於“潛力極好”類，其影響比例為34%。在這種情況下，“very good potential”類的相對權重為9*0.34，等於3.06。通過將每個參數的權重乘以其影響的百分比，對每個參數的所有類重複相同的操作。表3總結了這些因素及其權重。

類加權參數	很好 9	好 7	溫和的 5	低 3.	非常低的 1
地下水深度 34%	3.06 1 - 5.7	2.38 5.7 7	1.7 7 - 10	1.02 10 - 15	0.34 15至21
土壤類型 30%	2.7 金沙	2.1 粉土	1．5 淤泥	0.90 Clay-silt	0.30 粘土
到最近河流的距離(緩衝) 16%	1.44 0 - 200	1.12 200 - 400	0.80 400 - 600	0.48 600 - 800	0.16 800 - 10000
坡 11%	0.99 0 - 5	0.77 5 - 10	0.55 10 - 20	0.33 20 - 40	0.11 40 - 90
到最近灌區(緩衝區)的距離 9%	0.81 0-50	0.63 50 - 100	0.45 100 - 150	0.27 150 - 200	0.09 200 - 250

表3:地下水儲量影響因素的分類及其影響百分比(通過統計分析計算)。

所有這些參數然後被評估為5個潛在的級別，命名為:非常好、良好、中等、低和極低;權重從1到9。然後，集成到GIS中，每個柵格地圖被重新劃分為5個潛在類別。在Arc Map 9.3的“Spatial Analyst”模塊中進行加權疊加分析。該模塊用於標準化、比較和組合為模型選擇的參數。因此，在納入地理信息係統之前，所有專題地圖都進行了重新分類，以生成獨特的充值潛力地圖。圖8總結了塞內加爾河三角洲淺層補給潛力模型的數據整合階段。

圖8:綜合參數及權重百分比流程圖。

圖9所示的流程圖顯示了所有模型步驟，這些步驟使潛在補給區域的地圖以及對多標準分析中使用的各種數據進行的處理成為可能。

圖9:用於SRDH淺層補給電位製圖的模型

結果與討論

綜合加權參數的GIS分析得到的含水層潛力分區圖顯示了從“潛力極好”到“潛力極低”的五個潛力等級。製圖方法的結果表明，補給潛力非常高和高的地區主要位於衝積平原，特別是沿著水力軸和最接近水利農業發展的地區(圖10)。因此，這些地區是衝積含水層補給的特權地區，占該區總麵積的26%。極具發展潛力的麵積約占4%，即約24022公頃;具發展潛力的麵積約占22%，即119377公頃(表4及圖10)。

圖10:SRDH中的充放電電位圖。

類	區域在公頃	百分比（％）	類的充電
類1	5095.61	0.92	非常低的潛力
二班	177578.38	32.25	低潛力
3班	224429.61	40.76	溫和的潛力
第4類	119377.51	21.68	很好的潛力
類5	24022.10	4.36	很好的潛力

表4:潛在班級的區域統計。

在衝積平原特別是東北地區的半滲透地形上，主要觀察到極好和極好的潛力區。這種情況可能與灌溉活動從洪水中補充地下水有關，也與靠近主要河流(通常遠高於70-90mm/年)有關。但是，在衝積平原的大部分地區，由於粘土類型，也觀察到較低和極低的補給潛力率(主要在cuvettes地區)。因此，這些沉積物的不透水性有利於在水入滲不太重要的部分蒸發速率高。在沙丘形成中觀察到的低電位區域，特別是在不飽和帶(或沙覆蓋層)厚度非常重要的部分(10 m)。在這種情況下，滲透水更容易受到蒸發現象的影響，從而降低了該ride生態係統的高補給速率。通過定量方法在這些不同部門觀察到的低充值率也可以證明這一發現。極低和低潛力麵積分別為5095公頃和177578公頃，分別占地表總麵積的1%和32%。另一方麵，它們的過度生長潛力主要存在於沙丘地層中，占總麵積的41%，約224430 ha。它主要伴隨著低勢層的沙丘，特別是在陡坡地區，那裏的砂蓋厚度更重要。本研究利用壓差波動和水分子氚定量估算的補給量作為驗證工具，驗證了GIS模型的計算結果，為劃定補給潛力區提供了有用的工具。 The results which integrate several parameters into analyzing, are shown in figures 11,12.

圖11:根據壓測波動疊加在含水層電位圖上確定的補給等級。

圖12:根據含水層勢圖上疊加的水停留時間確定的補給等級。

應當指出，定量方法估計的補充率與地理信息係統產生的潛在麵積之間有很好的相關性。為了更好地保證數據解釋的一致性，根據年降雨量對定量方法計算的回灌率進行了重新分類。因此，極低勢級代表年降雨量的5%;低電位級為5-10%;中等班10-15%;良好勢級為15-20%，極好勢級大於年降水量的20%。根據壓電變化計算的充放電等級與充放電電位映射結果完全一致(表5)。

井的名字	TDS (毫克/升)	充電(毫米/年)= * dh Sy / dt	你好=地下水深度	3.H內容(UT)	T = -17.93 * ln (A0)	R =∑倪*你好/ T
Dagana	3800	45	4.19	1．6	2.4	19.11
Ndiareme冶金部	143.4	82.5	3.08	2.6	2.4	22.70
Mbilor	431	19.5	4.35	2．2	3.4	28.73
Keur Mbaye	147.3	64.5	8.83	2.4	1.9	65.14
Ndombo	603	118.5	4.04	3.	1．4	61.13
蒂亞戈	285	24	5.28	1.9	1．4	27.37
Temeye薩拉姆	8610	48	3.38	0.9	4	35.11
自由/開源軟件的村莊	6370	52	4.31	0.9	18.8	11.12
Nguent	217	7．5	2.6	1．4	9.91	25.1
Tiadem	6810	12	1．6	1．6	9.92	61.7
Gueumbeul	6130	57	2.38	1．8	5.7	13.69
Gantour	2200	62.5	8.95	0.9	18.82	18.82
Ricott	4450	37.5	2.7	1	6.4	6.4
Obogg	6090	26.8	20.92	0.2	53.71	92.8
Keur Demba直徑	8390	70	11.15	1.7	31.25	37.3
JDieri	2630	19.4	13.43	0．5	14.32	8.4
Diamar	2550	29.3	9.5	1．6	16.42	58.4
Takhmbeut	5250	47.5	4	1.3	7.72	29.9
Ndalakhar	1815	60	6.07	0.7	14.32	35
Mbakhana	1950	90	4.３	2.7	1.89	63.15
Lampsar	1271	37.5	10.22	0.7	26.75	46.5

表5:由氚含量計算的TDS和充注率結果。

具有較好和極好的潛力層主要分布在灌區附近的水力軸線附近和衝積含水層半滲透域對應區域的東北部。Diaw et al.(2016)[79]也正是在這些區域，我們發現衝積含水層補給的可能性最大，因此更有機會獲得更好的水質(TDS <1000 mg/L)，主要是在靠近河岸(河流、湖泊等)時。這些結果也得到了Filippi(1990)在該地區進行的建模工作的支持，他認為河岸入滲對衝積含水層水力學變化的貢獻通常僅限於河流附近和灌溉渠道。而中、低電位類主要分布在沙丘和含鹵態油的小泡中。它可以準時發生，在一些具有中等潛力的地區，可以觀察到高充放電率。與Gant的情況一樣，我們的井或相反，具有高潛力的區域對應著低充值率到中等(TiagoetTémèyeSalamwells)(圖11)。這可以用經常由灌溉或溫室栽培的外部投入造成的資產負債表失衡來解釋，這些外來投入有時在沙丘當地很重要。但同時，河岸人口的大量取水使得地下水成為唯一可用的淡水資源。所有這些因素都可能直接影響從壓電波動的充電計算，從而有利於這些光偏移。由水分子氚確定的補給等級在補給電位圖上的組合分析也顯示出非常好的相關性(圖12)。 These results also indicate that then or the astern part of the study zone (Guiers Lake and Dagana Basin) is an area with a higher potential for groundwater storage if we take into account results of GIS and recharge rates obtained. Thus, wells located in the alluvial plain along the rivers or near irrigated zones, are more productive and ground waters are relatively younger than those situated in the downstream part (South West). In this area, most of the flood plain remains to be excluded in the appropriate wells drilling site choice due to low recharge possibilities and poor quality of the ground waters (TDS>5000 mg/L), which are commonly salted. Thus, aquifer recharge could also increase ground waters and soils salinity issues [27,33]. The analysis of these results also indicates that in dune formations, the realization of drilling productive wells must require precise knowledge in the choice in the appropriate site. Because in these areas with moderate potentiality, the probability to have fresh water remains very high in Ogolian sediments. These sediments are characterized by low recharge possibilities when the thicknesss a dry layer is important (more than 10m). Dunes with moderate potential is a important reserve of fresh water, but with a limited quantity, that is why they are exploited only through hand dug well sorvillage wells. Thus, the future choice of wells drilling productive of significant freshwater quantities would be more judicious in the parts where the thickness of the sandy cover is low (zone close to the delta). This situation is favorable for groundwater recharge by direct infiltration of rainfall or lateral infiltration through river banks from surface water. The other explanation that could be given for these inconsistencies arising from the application of these methods may be also due to mapping processes that may alter results in some cases. Indeed, some data from the analysis as well as tools used could be responsible for these errors in results generated by the GIS. The efficiency of these predicted results will largely depend on the nature of the terrain (discontinuous and heterogeneous nature), the density of measurement points, the precision of interpolation methods, but especially the quality data used for analysis. For example, if we take the case of the depth which polarizes more weight than the other factors in the analysis, the accuracy of the map depends on the density of measuring points and the precision of interpolation methods. That is why it is necessary to quantify the uncertainty surrounding maps produced by multicriteria GIS in order to minimize the man to evaluate better the results.

結論

這項研究表明，利用遙感技術和GIS的多準則分析，可以通過綜合影響塞內加爾河三角洲水係地下水補給的各種因素，生成補給潛力圖。這些地圖顯示了補給潛力的定性和可視化表現，根據壓測波動和淺含水層地下水氚含量估計的補給率證實了這一點。由此可見，在整個區域內，充能潛力圖的結果與用估算法確定的充能等級結果具有較好的相關性。盡管有些站點預測的充值潛力與計算的充值率不符。這往往與所用方法的應用限製有關，與補給計算中考慮到的某些參數的精度餘量有關，或與繪圖過程的結果有關，這些結果可能會受到一些可能影響分析精度的因素的影響。製圖法的優點在於其簡單和分析中所包含的參數的可及性。就水文地質資料而言，這是一種非常有用的方法，因此可應用於水文地質特征相似的其他場址。所繪製的電荷勢圖是確定地下水資源管理模式和地下水資源可持續開發戰略的重要依據，也是指導新疆鹽湖地區淺層含水層鑽井選址的重要依據。

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條信息

文章類型:研究文章

引用:Diaw M, Mall I, Faye S, Travi Y(2018)基於遙感和GIS技術的補給潛力製圖:以塞內加爾河三角洲淺層含水層為例。環境毒理學研究2(2):dx.doi.org/10.16966/2576-6430.117

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出版的曆史:

收到日期:2018年9月27日,

接受日期:2018年11月03

發表日期:09年11月,2018年